眼动追踪瞳孔直径数据分析数据集Eye-trackingPupilDiameterDataAnalysis-bhargavipoyekar
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪, 瞳孔直径, 行为分析, 生理信号, 时间序列, 数据分析, 医学研究, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自眼动追踪实验的瞳孔直径数据，记录了受试者在特定时间内的瞳孔直径变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体实验时间，但提供了时间序列数据，可以用于分析瞳孔直径随时间的变化。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析普遍的生理反应。
数据维度：
testData_pupil_only.csv和testData_pupil.csv文件包含“Time”（时间）和“Pupil Diameter”（瞳孔直径）两列数据，用于瞳孔直径变化分析。testData_behave.csv文件包含“Time”列，可能用于标记行为事件的时间点。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：testData_behave.csv、testData_pupil.csv和testData_pupil_only.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于眼动追踪实验，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生理信号分析、行为研究和数据建模。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于心理学、认知科学和神经科学等领域的研究，例如情绪识别、注意力分析、认知负荷评估等。
行业应用：可以为虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和人机交互（HCI）等行业提供数据支持，尤其在用户体验优化和注意力追踪方面。
决策支持：支持医疗健康领域的诊断和治疗，例如评估神经系统疾病、精神疾病等。
教育和培训：作为生物医学工程、数据科学和心理学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解眼动追踪数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索瞳孔直径与认知过程、情绪状态之间的关系，帮助用户实现行为分析、预测用户状态等目标。
